京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据全交换音视频技术应用_AVM交互式管理平台解决方案_数据分析师
现代多媒体会议系统,经过几十年的发展,技术出现越来越多的瓶劲,然而市场对于系统功能的需求是无止境的,用户市场又提出了新的要求。近几年,随着云计算技术和万兆千兆网络交换的发展,会议系统行业已进入到了大数据网络交互及处理的时代,因此广州埃威姆公司创新的基于大数据的全交换音视频技术平台正是应对挑战的解决方案之一。
1 网络化
网络在出现之初就被预言将会改变人类的生活,如今确实做到了。网络使我们的生活变的更加便捷,使我们获取数据信息更加容易,使人和人之间的关系也更加紧密。AVM交互式管理平台是一个基于网络的系统,可以拥有一切网络所带来的优势:没有时间距离的限制,通过网络可形成“大会议”的共享平台;可以接入第三方移动平台;通过流媒体的介入,随时互联互通;对于各种多媒体的交互;海量的大数据资料处理,为智能、简单化的音视频平台提供支持。
2 大数据
大数据这个继云计算之后最热门的技术,指的是所涉及的资料量规模巨大到很难在短时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助用户决策更积极目的的资讯。大数据时代一切都可以通过海量的数据进行推演和预测,数据给了用户及系统管理的理论依据。AVM系统也融入了大数据处理的思路,对接入多媒体音视频数据的交互和管理,同时提供了多种方便的查询系统以及推送系统,通过强大的处理机制,在海量的数据中准确的取得用户所需要的内容。
3 关键技术
人工智能是探索研究使各种机器模拟人的某些思维过程和智能行为,人工智能主要是在体现在管理应用层上面,人工智能包括语音识别、图像识别或者人员识别。数据挖掘是从大量的数据库中模糊的及随机的实际应用数据中,挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的数据的过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析数据,做出归纳性的管理。
云计算是继个人计算机变革、互联网变革之后,第三次IT浪潮,将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其它设备,基于网络的相关服务地增加、使用和协作模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
AVM系统构建于这样一个云计算的大数据交互的网络系统中,提供了流媒体显示功能。简单来说,AVM将接入网络的所有视频数据进行云数据交互处理,使其成为整个云资源的一个组成部分,任何接入云的用户都可以将这一资源纳入囊中,共享所有资源,只需要一个接入的PC或移动终端,就可以查看所有的资源,这就是云显示的最大魅力。
4 大数据时代的音视频交互
基于大数据的交互技术从体系架构上的变化,音频和视频以及控制全部基于网络的架构模式,全高清、高清、标清视频信号和高保真音频信号统一进入到网络,通过局域网络无损传输,通过应用层管理和调配数据的交互信息。系统结构简单明了,抛弃了采用低速率通讯的架构模式。基于大数据交互处理的架构分为三层,分别为智能管理应用层,数据交换层和接口层;三个层面分别负责不同的工作任务,接口层负责与前端和终端设备的连接,起到协议转换的功能;数据交换层对音视频信号进行无损的传输,根据需要调用及切换;智能化管理应用层控制所有的输入和输出及网络控制节点,如音频的处理、智能化控制、多媒体信息的路由、音视频数据的传输和存储播放等;采用人性化动态3D立体的界面,通过有线或无线触控终端管理,可提供集中流媒体的存储,数据库状态服务等处理。其次,基于数据库管理的设计对以后系统的日常管理及维护都可重新分析系统的现状,进一步提升了我们对系统稳定性的设计。三是带来距离的改变。基于大数据的的音视频交互方式,突破了传统音视频上距离的限制,近距离可通过局域网无损传输,远距离可通过光纤;不在受距离的限制,应用于多房间联合共享多媒体信息,包括存储和实时动态的信息多点共享显得非常的简单、快速。
大数据交互解决方案带来设备数量的改变。随着大数据交互技术的加入,基本的设备变成了输入输出和控制节点与交换机之间的关系,用一套简单明了的设备代替了复杂繁多的传统模拟设备,避免了重复复制主机的模式,降低了故障点和成本,保证了系统的完整性。在升级扩展方面,系统平台软件化,系统升级,设备基于网络,只要增加接口类设备,软件应用模块就可以完成功能的升级。如原来的切换矩阵是固定通道的,现在需要扩展就需重新更换主机,而现在只需要增加输入和输出的节点即可。在信号交互共享的改变,多房间音视频互联互通,冗余备份,通过数据交换层,通过授权可方便快捷的把本地的音视频信号共享到其它房间,只需通过软件直接就可控制;如在一些酒店可分割的宴会厅,通过交互式的管理方式,能够快速直观的切换分割和联合模式,无需手动频繁跳线链接。
例如使用埃威姆公司的美国百威(Peavey)媒体矩阵MixMinus,采用网络数据交换及处理的百威(Peavey)媒体矩阵NION系列设备为我们提供了MixMinus话筒管理技术的设计。该设计包括声场均匀度、GainUnity以及MixMinus技术。GainUnity电平统调是控制放大增益回馈最直接和准确的办法,声学频点处理是辅助。MixMinus能显著改善扬声器与高灵敏话筒近距离拾音引起的房间增益不足。另外在保密会议中我们可通过物理上断开机房的监听音箱和视频的图像,物联网应用管理层提供电平表和各个设备状态的显示,通过软件平台的电平表可直观的掌握音量的大小,无需现场管理或机房监听,保密性强。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25